基于迁移学习方法的山东冷云冰晶特征分布研究OA北大核心CSTPCD
为分析冷云中冰晶的分布特征,揭示冰晶增长演变机制,根据冰晶形状和尺度特征分为8类并进行标注,同时标注1类隔断栏进行数据质量控制,将9类标签图像整合并建立图像集,利用迁移学习VGGNet16方法进行识别训练,经训练模型分类准确率达98%。将模型应用到秋季冷云冰晶特征研究中,选取3次积层混合云和3次层状云降水过程,分析冰晶形状在不同温度区间的占比及冰晶谱变化特征,结果表明,温度通过影响冰晶基面与棱面的比值来决定冰晶初始形状分布,相同温度区间积层混合云内球状冰晶和线型冰晶占比高于层状云,低于-12℃后各类冰晶占比相对固定;积层混合云内线型冰晶直径集中在300~800μm,冰晶谱呈多峰分布,聚合体直径大于600μm,冰晶谱首尾两端浓度相当,球状冰晶直径集中在120~300μm,冰晶谱呈单调下降趋势。
王烁;朱文刚;张佃国;王洪;王文青;袁雅涵;高荣璐;刘泉;
山东省气象局气象防灾减灾重点实验室,济南250031 山东省人民政府人工影响天气办公室,济南250031山东省气象局气象防灾减灾重点实验室,济南250031 山东省气象科学研究所,济南250031山东省气象局气象防灾减灾重点实验室,济南250031 山东省气象数据中心,济南250031山东省气象局气象防灾减灾重点实验室,济南250031 山东省气象服务中心,济南250031
大气科学
迁移学习VGGNet16冰晶形状冰晶谱
《气象》 2024 (006)
P.733-745 / 13
山东省自然科学基金项目(ZR2020MD055、ZR2022MD040、ZR2023MD002);中国气象局创新发展专项(CXFZ2022J034、CXFZ2023J084);人工智能气象应用技术创新团队(SDCXTD2023-3);山东省气象局科研项目(2023sdqxz08、2022sdqxz13、2022SDQN03、2022sdqxm04)共同资助。
评论